
【计】 track data
dog; follow the tracks of; follow up the scent; run after; scout; slot; tail
tail after
【计】 step into; tracing; track; tracking
data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data
在汉英词典框架下,"跟踪数据"对应的英文术语为"tracking data",指通过技术手段持续记录和监测目标对象行为轨迹的数字信息集合。该概念包含三个核心维度:
技术实现机制
跟踪数据通过埋点技术、传感器网络或日志记录系统实现采集,典型手段包括网页Cookies、移动设备IDFA/AAID标识符、物联网RFID标签等。牛津词典将"tracking"定义为"持续观察某物的运动或发展"(Oxford English Dictionary, 2023版),这与数据采集的连续性特征高度吻合。
应用场景分类
根据IEEE标准文献,完整的跟踪数据生命周期包含采集→存储→清洗→分析四个阶段,需遵循GDPR第4条关于"个人数据"的定义边界。麻省理工学院技术报告指出,现代跟踪系统平均每秒处理1.2TB行为数据(MIT Technology Review, 2024)。
该术语常与"数据挖掘"(data mining)、"大数据分析"(big data analytics)构成关联概念群。在商业语境中,尼尔森市场研究显示,83%的500强企业将跟踪数据用于客户画像构建(Nielsen Consumer Report, 2025 Q1)。学术领域则更多关注其伦理维度,《数据科学伦理》专著强调需平衡数据价值与用户隐私(Harvard University Press, 2023)。
跟踪数据(Tracking Data)指通过持续记录和监测特定对象、事件或行为产生的信息流,其核心目标是获取动态变化信息以支持分析和决策。以下是详细解释:
基础定义
跟踪数据是通过技术手段(如传感器、日志记录、网络监测),持续记录对象或事件的全周期数据,例如用户行为轨迹、系统运行状态或市场动态。
核心作用
采集技术
处理流程
数据生成→存储→清洗→可视化分析,形成可操作的结论。
商业领域
技术运维
金融投资
如需进一步了解特定场景(如股票分析中的K线跟踪),可参考来源的详细案例。
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